一种动态调整的蚁群聚类算法

• 作者: 徐庆鹏 贾瑞玉 邢猛 黄义堂
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 运动速度不同的蚁群 半径的自适应调整 短期记忆
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 145-147
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.02.041

摘要

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用.文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出动态调整的蚁群聚类算法,通过加入运动速度不同的蚁群、半径自适应调整、短期记忆、强行放下等策略,来指导蚁群的移动行为,降低蚁群移动的随意性,减少了蚂蚁的搜索时间,提高聚类性能.仿真实验表明:改进算法能有效地提高算法效率且取得较好的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾瑞玉	安徽大学计算机科学与技术学院	62	688	17.0	23.0
2	黄义堂	安徽大学计算机科学与技术学院	3	35	3.0	3.0
3	邢猛	安徽大学计算机科学与技术学院	3	27	2.0	3.0
4	徐庆鹏	安徽大学计算机科学与技术学院	6	18	2.0	4.0